AI 词汇表

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空间嵌入

在训练期间，将视觉和语义特征投影到向量空间中，以实现已见和未见过类别之间的比较和关联。

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基于属性的学习

一种使用通用描述属性在类之间共享信息的方法论，通过共享特征识别从未见过的对象。

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原型网络

一种神经网络架构，学习一个度量空间，其中分类通过计算到类原型的距离进行，这些原型是每个类别的平均代表。

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模型无关元学习

一种元学习算法，优化模型的初始化参数，使其能够通过少量梯度更新快速适应新任务。

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跨域适应

一种使在源域上训练的模型能够有效适应具有可能不同数据分布的不同目标域的技术。

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开放集识别

一种分类问题，其中模型不仅需要识别已知类别，还需要识别并拒绝属于未知类别的样本。

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转导学习

一种学习范式，其中模型同时使用训练和测试数据来直接优化其在特定测试集上的预测。

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情节训练

元学习中的一种训练策略，其中每个情节模拟一个少样本任务，使用支持集和查询集来学习快速适应能力。

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属性词汇表

预定义的描述属性集合，用于在零样本系统中表征类别并实现类别间的语义知识转移。